Clinical effectiveness and speed of response of electroconvulsive therapy in treatment‐resistant schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Although electroconvulsive therapy (ECT) has been shown to be efficacious for patients with treatment-resistant schizophrenia, there has been limited evidence on the rate of response, cognition, and quality-of-life outcomes. The primary aims of the present study were thus to examine the effectiveness and speed of response to ECT in a naturalistic retrospective cohort in patients with treatment-resistant schizophrenia. METHODS: We performed a retrospective database analysis. The primary effectiveness outcome was defined as an improvement of ≥40% from pretreatment scores based on the Brief Psychiatric Rating Scale (BPRS) Psychotic Symptom subscale. Data were included for analysis for all patients with a primary DSM-5 diagnosis of schizophrenia that was treatment-resistant and who had had an acute course of ECT initiated for the treatment of schizophrenia between 1 July 2016 and 1 December 2016. RESULTS: A total of 50 inpatients were included for analysis. The present study revealed that 50% of patients showed at least a 40% reduction in BPRS Psychotic Symptom subscale scores after completion of ECT and that 16.7% of patients responded after the first three sessions, 39.3% after six sessions, 46.4% after nine sessions, and 50% after 12 sessions. The greatest improvement in BPRS scores was between the third and sixth ECT sessions. BPRS scores, Clinical Global Impression, Montreal Cognitive Assessment, and Global Assessment of Functioning showed significant improvement. There was no significant difference in quality-of-life outcomes. CONCLUSION: Utilizing modern techniques in treatment-resistant schizophrenia, this study demonstrates the real-world effectiveness and rate of response of patients receiving ECT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».